医学影像

第五届磁共振数据处理提高班

作者:组委会 来源:医学论坛网 日期:2017-09-08
导读

         大脑是人体最重要同时也是最复杂的系统之一,脑成像已成为当今国际热门的科学研究领域。多模态(结构、弥散、静息态/任务态功能)磁共振成像技术被广泛用于研究各种认知过程以及各类神经精神疾病(例如:抑郁症、精神分裂症、阿尔茨海默症等)的脑机制。

        会议介绍

        第五届磁共振数据处理提高班

        北京赛博尔医药科技有限公司将于2017年9月9日-- 2017年9月13日(周六-下周三)举办第五届磁共振数据处理提高班(详见课表安排),欢迎大家前来报名咨询。

        培训班依然坚持小班教学,手把手带教的教学模式,争取使每一位参加培训的学员能够在磁共振高级数据处理方法上取得进步。

        1、培训简介

        大脑是人体最重要同时也是最复杂的系统之一,脑成像已成为当今国际热门的科学研究领域。多模态(结构、弥散、静息态/任务态功能)磁共振成像技术被广泛用于研究各种认知过程以及各类神经精神疾病(例如:抑郁症、精神分裂症、阿尔茨海默症等)的脑机制。

        当前,很多实验室以及国际公开数据平台都发布了大量的多模态影像数据集。使用FSL进行功能磁共振数据处理具有简单方便、易于批处理、容易多模态融合的特点。使用弥散磁共振成像数据,可以获得反映大脑白质变化的指标;并且可以构建脑解剖网络,使用图论方法对解剖网络进行研究,可以从系统的角度探究脑疾病对大脑白质连接的影响。此外,就分析方法而言,当前机器学习方法已广泛应用于影像数据分析,该方法可以结合影像数据构建预测模型,用于预测某一个被试是否是患者,或者纵向预测某个患者服药后未来的改善;而且,相比于传统的单变量分析方法,该方法是一种多元模式分析方法,对提取组间差异可能有更高的敏感性。

        值得注意的是,该类研究属于典型的多学科高度交叉的新兴学科,需要研究者具备多个学科的基础背景知识,其具体实现则涉及诸多计算步骤,过程相对繁琐,为部分研究者开展相关工作造成了一定困扰。基于此,我们拟举办磁共振数据处理提高班,教授学员们这些先进的技术手段(脑网络分析、多元模式分析等)的理论和应用前沿,以及使用流程化软件(如:FSL、PANDA、PRoNTo)实现以上分析。

        2、培训对象

        本次提高班的培训对象是具有一定多模态磁共振成像数据处理理论和实践基础的临床医生(如放射科、精神科、神经内外科、康复科、儿科等与脑健康相关科室),心理、生物医学、临床类在读研究生及其他相关领域的学者。并假定培训对象已经对fMRI、DTI等数据处理方法有一定的认识和了解。

        同时,为了保证教学效果,使学员充分掌握培训班所教授的数据处理技术,培训班实行小范围的理论与实践相结合,授课、操作、指导及问题解决一体化。培训内容主要包括脑任务态磁共振成像数据分析、弥散磁共振数据处理及相关软件PANDA(http://www.nitrc.org/projects/panda)、脑网络分析及相关软件Gretna(http://www.nitrc.org/projects/gretna)、BrainNet Viewer(http://www.nitrc.org/projects/bnv)、多元模式分析及相关软件PRoNTo(http://www.mlnl.cs.ucl.ac.uk/pronto/prtsoftware.html)等,详细内容见课表安排。

        3、培训课程安排

时间

课程名

主要内容

第一天

周六

9月9日

何清华

 

上午

Linux简介和fMRI数据准备

1、Linux和Terminal命令回顾

2、用DCM2NII转换格式

3、调整MRI数据的存储和显示方向

4、用BET剥掉非脑组织

5、fsl和fslview软件演示

下午

FSL数据预处理FSL个体分析

 

1、fMRI实验设计回顾

2、fMRI数据Onset的准备

3、用FSL进行数据预处理

3、用FSL进行个体数据分析

第二天

周日

9月10日

何清华

上午

FSL数据分析结果查看与ICA数据分析

1、查看FSL个体数据分析结果

2、Melodic功能介绍

3、用Melodic去噪

4、用Melodic进行ICA分析

下午

FSL数据组分析

FSL数据批处理

1、FSL进行组分析的基本原理

2、FSL进行组分析的模型构建

3、查看FSL组分析结果

4、用fslmeants进行ROI分析

5、FSL数据批处理

第三天

周一

9月11日

崔再续

上午

弥散磁共振成像(diffusion MRI,dMRI)的原理、数据分析流程及应用研究

1、dMRI原理简介

2、dMRI数据处理流程:弥散指标计算

1)体素水平分析

2)图谱水平分析

3)TBSS水平分析

4)相关应用研究

3、dMRI数据处理流程:脑解剖网络构建

下午

弥散磁共振成像分析软件包PANDA详解及上机操作

使用PANDA完成上述处理:

1、体素水平分析

2、图谱水平分析

3、TBSS水平分析

4、脑解剖网络构建

第四天

周二

9月12日

崔再续

上午

基于机器学习的多元模式分析与个体化预测计算方法与应用

1、机器学习方法相比传统方法的优势

1)多元模式分析

2)个体化预测

2、机器学习方法的研究框架

机器学习方法在脑影像中的应用研究介绍

下午

影像数据的机器学习分析软件包PRoNTo详解及上机操作

使用PRoNTo软件分析脑影像数据

1、使用模式分类方法分类两组人,探究两组在全脑模式上的差异

2、使用模式回归方法结合影像数据预测连续变量(例如:行为得分),探究大脑的空间模式与行为的相关

第五天

周三

9月13日

王金辉

上午

脑网络基本概念

1. 图论度量

2. 脑网络构建

下午

脑网络分析软件包Gretna详解及上机操作

1、使用Gretna软件计算常用脑网络图论度量

2、使用Gretna软件进行网络度量的统计分析

3、使用Gretna软件作图

        4、培训人数

        为保证培训质量,此次培训限定人数20人左右,报名敬请从速。

        5、培训地点

        重庆市渝中区青年路38号重庆国贸中心2004#,具体见会议指南。

        6、培训费用

        所有参会人员3000/人(含资料费、培训费和午餐费,交通及住宿费自理)。

        7、报名方式

        请将报名回执发送至:brshangwu@163.com。

        8、缴费方式

        银行转账或者支付宝(18580429226,户名:杨晓飞),不接受现场缴费,不允许录像,主办方提供发票。

        9、联系方式

        联系人:彭庭烨。电话:023-63084468/15123187262。

        10、备注

        请各位培训学员自带笔记本电脑(windows 64位系统、i5、4G内存、50G剩余硬盘空间等基本配置);学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理;并在8月25日前进行缴费及将回执表发给彭小姐,便于培训安排。

        报名回执表

单位名称、税号

(发票抬头)

 

姓名

 

性别

 

QQ

 

电话号码

 

科室/专业

 

缴费方式

□转帐□支付宝(请选择在□打√)

银行信息

户名:北京赛博尔医药科技有限公司

账号:0200048409200117652

开户银行:中国工商银行股份有限公司北京大郊亭支行

汇款备注

第五届磁共振数据处理提高班

 

        注:请完整填写回执表后回传给我们,以便给你发送确认函,谢谢支持!

        11、在线支持服务

        参加培训学员将得到在线技术支持服务,伴随参加培训班的学员共同成长。

        12、培训人员简介:

        何清华,男,博士,西南大学心理学部教授,硕士生导师,中国心理学会决策心理学专业委员会委员,美国南加州大学脑与创造力研究所博士后、访问学者,SSCI收录杂志Frontiers in Psychology(IF=2.32)和Frontiers in Psychiatry(IF=3.53)副主编。其研究主要采用基因技术、脑成像技术和脑刺激来考察人类决策功能的神经机制,并试图揭示成瘾伴随决策障碍的发病机制。以第一作者和合作者的形式在国内外高水平杂志上发表论文70余篇,总计被引次数800余次,H指数为15,H-10指数为26。其中,发表在神经科学领域顶级杂志The Journal of Neuroscience的第一作者论文受到多家国外权威科学新闻媒体的争相报道,包括BBC News、Scientific Daily等。多次受邀在UCLA、香港教育学院、中科院心理所、四川大学、北京中医药大学等地做报告。目前主持国家自然科学基金青年项目1项,并作为第一参与者参与国家自然科学基金面上项目2项,同时主持其他省部级研究课题多项。目前担任Biological Psychiatry、NeuroImage、Human Brain Mapping、Cortex、Neuropharmacology、Journal of Phonetics、Journal of Personality Disorders、Drug and Alcohol Dependence、《心理科学》等国内外著名杂志的审稿人。

        崔再续,北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室博士。曾获硕士、博士国家奖学金,北京市优秀博士毕业生。博士期间研究方向为机器学习在多模态脑影像领域的应用:1)多元模式分析;2)个体化预测。以第一作者在Cereb Cortex, Hum Brain Mapp,J Alzheimers Dis,Front Hum Neurosci等国际期刊发表SCI论文多篇。开发的扩散磁共振并行数据处理分析软件PANDA,下载量达到15000余次,已被发表在国际期刊Brain,Cereb Cortex,Radiology等的多篇文章引用。将前往宾夕法尼亚大学医学院从事博士后研究,方向为脑网络与脑发育。

        王金辉,博士,杭州师范大学认知与脑疾病研究中心研究员、硕士生导师。主要研究方向为基于多模态神经影像技术的复杂脑网络方法学和临床应用研究(重点关注阿尔茨海默病和抑郁症)。围绕人脑连接组学重大科学前沿课题,在活体人脑网络的模型构建、方法学评价和疾病模型验证等方面开展了一系列工作,引起国内外同行的广泛关注。近年来,在本领域国际主流学术期刊Biological Psychiatry、Radiology、Human Brain Mapping等发表论文40余篇,包括4篇期刊封面论文,6篇ESI Top 1%高被引论文。相关研究成果被Nature系列、Science、Neuron、PNAS 等国际顶尖期刊多次正面引用,引用次数达4000余次,H指数25(google scholar),并被北美放射学会(RSNA)News、科技日报等报道。关于轻度认知障碍患者的脑功能网络研究入选2013年度 Biological Psychiatry最杰出论文。荣获2014年度国际生物精神病学协会Ziskind-Somerfeld研究奖(该奖项自2003年设立以来首次由中国人获得)。作为核心成员开发的“脑网络分析工具包GRETNA”(软件著作权登记号:2013SR046223)被Matlab团队遴选为12个高质量的神经科学工具包之一,并在2015年度神经科学学会上加以展示。担任Frontiers in Neuroscience客座副主编,Medical Imaging & Interventional Radiology编委。主持国家自然科学基金资助项目2项,主持浙江省自然科学基金重点项目1项。现为浙江省预防医学会精神卫生专业委员会委员、国家自然科学基金(青年和面上)和比利时FWO基金评审人。担任Cerebral Cortex、Scientific Reports等20余个国际期刊的审稿人。

        详情请见:www.cibrmed.com

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